python3 和 python2的区别
1) 核心类差异
python2python31. Python3对Unicode字符的原生支持。
Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str 和unicode，Python3只
支持unicode的string。Python2和Python3字节和字符对应关系为：
2. Python3采用的是绝对路径的方式进行import。
Python2中相对路径的import会导致标准库导入变得困难（想象一下，同一目录下有file.py，如 何同时导入这个文件和标准库file）。Python3中这一点将被修改，如果还需要导入同一目录的文件必 须使用绝对路径，否则只能使用相关导入的方式来进行导入。
3. Python2中存在老式类和新式类的区别
Python3统一采用新式类。新式类声明要求继承object，必须用新式类应用多重继承。
4. Python3使用更加严格的缩进。
Python2的缩进机制中，1个tab 和8个space 是等价的，所以在缩进中可以同时允许tab和space 在代码中共存。这种等价机制会导致部分IDE使用存在问题。
Python3中1个tab只能找另外一个tab替代，因此tab 和space共存会导致报错：TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation.
2) 废弃类差异
1. print语句被Python3废弃，统一使用print函数
2. exec语句被python3废弃，统一使用exec函数
3. execfile语句被Python3废弃，推荐使用exec(open("./filename").read())
4. 不相等操作符"<>"被Python3废弃，统一使用"!="
5. long整数类型被Python3废弃，统一使用int
6. xrange函数被Python3废弃，统一使用range，Python3中range的机制也进行修改并提高 了大数据集生成效率
7. Python3中这些方法再不再返回list对象：dictionary关联的keys()、values()、 items()，zip()， map()，filter()，但是可以通过list强行转换：
1. mydict={"a":1,"b":2,"c":3}
2. mydict.keys() #<built-in method keys of dict object at 0x000000000040B4C8>
3. list(mydict.keys()) #['a', 'c', 'b']
8. 迭代器iterator的next()函数被Python3废弃，统一使用next(iterator)
9. raw_input函数被Python3废弃，统一使用input函数
10. 字典变量的has_key函数被Python废弃，统一使用in关键词
11. file函数被Python3废弃，统一使用open来处理文件，可以通过io.IOBase检查文件类型
12. apply函数被Python3废弃
13. 异常StandardError 被Python3废弃，统一使用Exception
3) 修改类差异
1. 浮点数除法操作符“/”和“//”的区别
“ / ”： Python2：若为两个整形数进行运算，结果为整形，但若两个数中有一个为浮点数，则结果为 浮点数； Python3:为真除法，运算结果不再根据参加运算的数的类型。 “//”： Python2：返回小于除法运算结果的最大整数；从类型上讲，与"/"运算符返回类型逻辑一致。 Python3：和Python2运算结果一样。
2. 异常抛出和捕捉机制区别
Python2 1. raise IOError, "file error" #抛出异常 2. except NameError, err: #捕捉异常 Python3 1. raise IOError("file error") #抛出异常 2. except NameError as err: #捕捉异常
3. for循环中变量值区别
Python2，for循环会修改外部相同名称变量的值 1. i = 1 2. print （'comprehension: ', [i for i in range(5)]） 3. print （'after: i =', i ） #i=4 Python3，for循环不会修改外部相同名称变量的值 1. i = 1 2. print （'comprehension: ', [i for i in range(5)]） 3. print （'after: i =', i ） #i=1
4. round函数返回值区别
Python2，round函数返回float类型值 1. isinstance(round(15.5),int) #True Python3，round函数返回int类型值 1. isinstance(round(15.5),float) #True
5. 比较操作符区别
Python2中任意两个对象都可以比较 1. 11 < 'test' #True Python3中只有同一数据类型的对象可以比较
1. 11 < 'test' # TypeError: unorderable types: int() < str()
4) 第三方工具包差异
我们在pip官方下载源pypi搜索Python2.7和Python3.5的第三方工具包数可以发现， Python2.7 版本对应的第三方工具类目数量是28523,Python3.5版本的数量是12457，这两个版本在第三方工具 包支持数量差距相当大。 我们从数据分析的应用角度列举了常见实用的第三方工具包（如下表），并分析这些工具包在 Python2.7和Python3.5的支持情况： 分类 工具名 用途 数据收集 scrapy 网页采集，爬虫 数据收集 scrapy-redis 分布式爬虫 数据收集 selenium web 测试，仿真浏览器 数据处理 beautifulsoup 网页解释库，提供lxml的支持 数据处理 lxml xml 解释库 数据处理 xlrd excel 文件读取 数据处理 xlwt excel 文件写入 数据处理 xlutils excel 文件简单格式修改 数据处理 pywin32 excel 文件的读取写入及复杂格式定制 数据处理 Python-docx Word文件的读取写入 数据分析 numpy 基于矩阵的数学计算库
数据分析 pandas 基于表格的统计分析库
数据分析 scipy 科学计算库，支持高阶抽象和复杂模型
数据分析 statsmodels 统计建模和计量经济学工具包 数据分析 scikit-learn 机器学习工具库 数据分析 gensim 自然语言处理工具库 数据分析 jieba 中文分词工具库 数据存储 MySQL-python mysql的读写接口库 数据存储 mysqlclient mysql的读写接口库 数据存储 SQLAlchemy 数据库的ORM 封装 数据存储 pymssql sql server读写接口库 数据存储 redis redis的读写接口 数据存储 PyMongo mongodb的读写接口 数据呈现 matplotlib 流行的数据可视化库 数据呈现 seaborn 美观的数据可是湖库，基于matplotlib 工具辅助 jupyter 基于web的python IDE，常用于数据分析 工具辅助 chardet 字符检查工具 工具辅助 ConfigParser 配置文件读写支持
工具辅助 requests HTTP 库，用于网络访问
5) 工具安装问题
windows环境 Python2 无法安装mysqlclient。Python3 无法安装MySQL-python、 flup、functools32、 Gooey、Pywin32、 webencodings。 matplotlib在python3环境中安装报错：The following required packages can not be built:freetype, png。需要手动下载安装源码包安装解决。 scipy在Python3环境中安装报错，numpy.distutils.system_info.NotFoundError，需要自己手 工下载对应的安装包，依赖numpy,pandas必须严格根据python版本、操作系统、64位与否。运行 matplotlib后发现基础包numpy+mkl安装失败，需要自己下载，国内暂无下载源 centos环境下 Python2无法安装mysql-python和mysqlclient包，报错： EnvironmentError:mysql_confignot found，解决方案是安装mysql-devel包解决。使用matplotlib报错：no module named _tkinter， 安装Tkinter、tk-devel、tc-devel解决。 pywin32也无法在centos环境下安装。
python3